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算能開發(fā)者社區(qū)

算能致力于成為全球領(lǐng)先的通用算力提供商,專注于AI、RISC-V 處理器等算力產(chǎn)品的研發(fā)和推廣應(yīng)用,打造了覆蓋“云、邊、端”的全場景矩陣 。

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動態(tài)

  • 發(fā)布了文章 2023-10-10 10:17

    “創(chuàng)客北京2023”算能·企業(yè)AI+TPU專項賽獲獎名單出爐!

    近日,“創(chuàng)客北京2023”算能·企業(yè)AI+TPU專項賽決賽圓滿落幕。417個各具特色的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目入選算能專項賽道,經(jīng)過層層選拔,11個項目脫穎而出!算能大模型產(chǎn)品總監(jiān)孫哲代表算能在活動上致辭,他表示,本屆“創(chuàng)客北京”大賽是一項為促進(jìn)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)而舉辦的盛會,算能作為承辦單位,致力于為每一位參賽者和企業(yè)提供一個全方位展示的平臺,期望盡自己的綿薄之力推動創(chuàng)新、創(chuàng)
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  • 發(fā)布了文章 2023-10-10 10:17

    TPU-MLIR量化敏感層分析,提升模型推理精度

    背景介紹TPU-MLIR編譯器可以將機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換成算能芯片上運(yùn)行的bmodel模型。由于浮點(diǎn)數(shù)的計算需要消耗更多的計算資源和存儲空間,實(shí)際應(yīng)用中往往采用量化后的模型(也稱定點(diǎn)模型)進(jìn)行推理。相比于浮點(diǎn)數(shù)模型,量化模型的推理精度會有一定程度的損失。當(dāng)精度損失較大時,需要搜索模型中對精度影響較大的層,即敏感層,將其改回浮點(diǎn)類型,生成混精度模型進(jìn)行推理。以mo
  • 發(fā)布了文章 2023-10-10 10:17

    大象轉(zhuǎn)身,TPU-MLIR適配DragGAN模型前向操作

    DragGANDragGAN是由谷歌、麻省理工學(xué)院和馬克斯普朗克研究所創(chuàng)建的一種新的人工智能模型。通過點(diǎn)擊、拖動等簡單的交互操作就能改變拍攝對象的姿勢、形狀和表情等。DragGAN改變了傳統(tǒng)的PS操作流程,只需簡單拖拽起點(diǎn)和終點(diǎn),AI就會根據(jù)圖像的變化自動生成和補(bǔ)全圖像。DragGAN可處理的圖像類型豐富多樣,無論是人類表情的調(diào)整還是自然風(fēng)景的變化,都可以在
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